728x90 반응형 SMALL Biomedical & AI/Biosignal Processing11 생체의학 신호 처리의 기본 단계 (2) 특징 추출 방법 : 공동 시간 주파수 영역 이산 웨이블릿 변환 (Discrete Wavelet Transform, DWT) 신호는 직교 함수로 분해 압축 및 노이즈 제거 목적에 매우 중요 연속 웨이블릿 변환 (Continuous Wavelet Transform, CWT) 푸리에 도메인의 음의 주파수가 고려 TF 해상도는 다양 신호 압축 및 확장이 가능해짐 캡처된 비정상 특성 (window 너비 변경) 단시간 푸리에 변환 (Short Time Fourier Transform, STFT) TF 표현은 모든 윈도우 신호에 대해 지역화 (localize) 신호 분할이 가능 (협대역 및 광대역 기준) 고정되지 않은 기능은 window를 사용하여 처리 특징 추출 방법 : 시간 영역 커널 회귀 모델링 (Kernel .. 2023. 10. 10. 생체의학 신호 처리의 기본 단계 (1) 생체의학 신호 처리의 기본 단계 생체의학 신호 처리에는 다양한 단계가 포함된다. 각 단계 자체가 거대한 연구 분야입니다. 다음은 생체의학 신호 처리의 기본 단계 중 일부이다. 이미지 획득 이미지 처리 및 이미지 분할 2차원 이산 웨이블릿 변환 특징 추출 (선 분할 기법) 기능 분류 이 모든 단계 중에서 특징 추출이 가장 중요하다. 신호를 처리하여 원하는 정보를 추출하는 것을 특징 추출이라고 한다. 예를 들어, EMG 신호는 추가 연구를 위해 임상적으로 필요한 이미지 특징을 얻는 위치에서 먼저 선택되고 처리된다. BCI의 기능 추출 BCI 또는 뇌 컴퓨터 인터페이스는 뇌의 다양한 이미지를 사용하여 사용자의 생각을 추출한다. 이를 위해 일반적으로 뇌파검사 신호가 사용된다. 뇌파 신호의 특징 추출은 뇌 컴퓨터.. 2023. 10. 10. 생체의학 신호 처리 생체의학 신호 처리 생체의학 신호 처리 주제는 오늘날 세계에서 가장 인기 있는 연구 주제 중 하나이다. 생체의학적 신호는 세포나 조직, 기관의 전위에서 관찰되는 변화이다. 생체의학 또는 생체전기 신호는 아래와 같이 많은 신호의 조합이다. 생체 임피던스 신호 생화학적 신호 생체전기 신호 생체자기 신호 생체광학 신호 생체음향 신호 생체의학 신호 처리 애플리케이션 EOG 및 EMG 분석 오디오 신호 분석 감정인식 종양 세포 분석 디지털 조직병리학 사지 감지의 주기적인 움직임 음성 인식 조직 및 세포 특성화 체인식 모델링 보행 분석 화자 인식 병리적 음성 분석 위와 같은 생체의학 신호 처리 애플리케이션을 수행하기 위해 오늘날 사용할 수 있는 다양한 장치와 방법이 있다. 생체의학 신호 처리 및 분석의 가장 중요한.. 2023. 10. 10. 인공 지능의 퍼지 논리 인공 지능의 퍼지 논리 생활 속에서 거의 매일 자신도 모르는 사이에 AI를 사용하고 있지만, AI가 주도하는 미래에 대한 두려움은 사회를 압도하고 있다. 사실 많은 사람들이 "로봇"이라는 단어를 AI의 동의어로 잘못 사용한다. 따라서 미래에 대한 가정을 하기 전에 다양한 유형의 AI를 이해하는 것이 매우 중요하다. AI에는 "약한" AI와 "강한" AI의 두 가지 유형이 있다. 인간을 기계와 다르게 만드는 핵심 기능은 우리가 상황에 대응할 때 결정을 내리고 지각력 있고 창의적이며 감정적으로 움직일 수 있게 해주는 뇌이다. ANI (인공 협소 지능)라고도 알려진 약한 AI는 자기 인식과 감정이 필요한 인간과 같은 작업을 수행하는 능력이 부족하다. 이름에서 알 수 있듯이 ANI는 미리 정의되고 미리 정의된 .. 2022. 4. 26. CAD 컴퓨터 지원 진단 (Computer-aided diagnosis) 신호 처리의 분기 중 하나는 다차원 (mD) 신호 처리이다. 1차원 (1D) 이상을 이용하여 특정 데이터를 상세화하고 샘플링해야 하는 경우에 활용하다. 결과적으로 여러 신호의 조작에 따라 이미지가 형성된다. 1D와 비교하여 MD로 진행하려면 더 복잡한 알고리즘이 필요하며 디지털 신호 처리와 직접 연결된다. 따라서 실제 계산은 차원의 수와 함께 증가하고 컴퓨터 모델링의 사용이 필요하다. CAD의 개념은 1967년 Fred Winsberg에 의해 처음 보고되었다. Winsberg와 그의 팀은 유방 조영술에서 이상 감지를 분석하기 위해 컴퓨터 사용을 조사했다. 1972년에 CAD의 개념은 컴퓨터가 유방 조영술에서 병변을 감지하는 데 사용할 수 .. 2022. 4. 26. 필터 필터 (Filters) 다양한 필터링 기술을 사용하여 생체의학 신호를 손상시키는 PLI의 영향을 줄일 수 있다. 가장 간단한 필터 설계는 고정 전력선 간섭을 제거하기 위해 무한 임펄스 응답 (IIR) 알고리즘을 사용하는 디지털 필터이다. 그러나 전력선 간섭으로 손상된 ECG 신호는 본질적으로 비정상적이므로 (진폭, 주파수 및 위상이 시간에 따라 변함) IIR 노치 필터는 전력선 주파수 이외의 주파수에서 라인 간섭을 제거하는 데 실질적으로 실패한다. 영국에서는 50Hz, 미국에서는 60Hz이다. 따라서 이 장의 뒷부분에서 설명할 다른 필터링 기술이 사용된다. FIR 필터 (FIR filters) 유한 임펄스 응답 (FIR) 필터는 이산 시간 필터의 범주 중 하나이다. FIR 필터의 출력은 단순히 과거 입력.. 2022. 4. 26. 소음 소음 (Noise) 대부분의 생체의학 신호는 진폭이 약하고 특히 다양한 소스의 다른 신호가 많은 환경에서 쉽게 왜곡될 수 있다. 정보를 전달하지 않는 원치 않는 신호를 간섭, 인공물 또는 단순히 노이즈라고 한다. 생체의학 신호에서 발생하는 인공물의 특성은 다양하며 그에 따라 신호 처리 성능이 저하된다. 생리적, 도구적 또는 실험적 환경은 잠재적인 소음원이 될 수 있다. ECG 검사를 받는 환자는 모든 생리적 과정과 시스템을 제어하지 못할 수 있다. 산모의 ECG가 관심 있는 태아의 ECG에 추가되고 외부 제어가 바람직하지 않기 때문에 영아를 다룰 때는 훨씬 더 어렵다. 기침과 호흡은 생리적 간섭 또는 운동 인공물의 일부 예이며 관련 활동의 수준에 따라 달라질 수 있다. 정상적인 호흡의 경우, 흉부 근육의.. 2022. 4. 26. 생체 신호 (뇌파도) (2) 뇌파도 (EEG) 뇌는 전신의 명령 센터이다. 그것은 우리의 감각으로부터 정보를 받고 우리의 생각과 움직임을 통제한다. 이 복잡한 기관을 더 잘 탐구하기 위해 과학자들은 뇌를 부분과 영역으로 나누었다. 가장 큰 부분은 대뇌 (cerebrum)이며 두 개의 반구로 나뉜다. 외층은 껍질에 대한 라틴어 용어이며 두께가 1/8인치에 불과한 피질이라고 한다. 피질 (cortex)은 4개의 영역으로 나뉜다. (1) 전두엽 (frontal lobe)은 성격과 감정을 담당한다. (2) 측두엽 (temporal lobe)은 청각 및 기타 감각을 처리하는 데 도움이 되며 언어 및 읽기에 도움이 된다. (3) 두정엽 (parietal lobe)은 감각, 주의력, 언어와 관련이 있다. (4) 후두엽 (occipital lob.. 2022. 4. 26. 생체 신호 (심전도) (1) 생체 신호 (Biomedical signals) 인체는 매우 독특한 방식으로 기능하는 다양한 시스템으로 구성되어 있어 신경계, 심혈관계 및 호흡계와 같은 정상적인 생리적 과정을 보장한다. 생리적 과정의 이상은 인체의 다양한 생리적 신호를 변경하여 질병을 유발하고 병리학적 과정을 유발할 수 있다. 결과적으로 인체의 성능, 건강 및 웰빙에 영향을 미친다. 이러한 생리적 신호의 특성은 인체 내 고유의 물리적, 전기적 또는 생화학적 신호의 형태일 수 있다. 생체 신호의 간단한 예는 한 손의 손바닥을 통해 정성적으로 쉽게 감지하거나 온도계를 사용하여 정량적으로 측정할 수 있는 체온이다. 그러나 심부전 및 간질과 같은 복잡한 진단은 심전도 (ECG / EKG) 및 뇌전도 (EEG)와 같은 다양한 평가 방법을 사용하.. 2022. 4. 26. 신호 처리 신호 처리 (signal processing) 신호는 특정 매체에서 전파될 수 있는 측정 가능한 양을 나타내는 하나 이상의 독립 변수의 수학적 함수이다. 신호는 시간, 신호의 주기성 (periodicity), 확실성 (certainty)의 특성 및 인과성 (causality)과 같은 다양한 매개변수를 기반으로 여러 방식으로 분류될 수 있다. 신호는 그림과 같이 연속 시간 신호, 이산 시간 신호 또는 디지털 신호로 분류할 수 있다. 연속 시간 신호 (continuous time signal)는 시간과 진폭이 연속적인 아날로그 신호 (analog signal)라고도 한다. 따라서 시간은 실제 값에 속하는 독립 변수이다. 이산 시간 신호 (discrete time signal)는 이산 시간 간격으로 샘플링된 .. 2022. 4. 26. 이전 1 2 다음 728x90 반응형 LIST
